Wykonywanie zapytań dotyczących dzienników

Tabela dzienników zapytań zawiera listę zapytań uruchamianych w bazie danych KQL usługi Eventhouse, która jest częścią analizy w czasie rzeczywistym. Dla każdego zapytania rekord zdarzenia dziennika jest przechowywany w tabeli EventhouseQueryLogs .

tabela dzienników zapytań

Użyj dzienników zapytań, aby:

  • Analizowanie wydajności zapytań i trendów.
  • Rozwiązywanie problemów z powolnymi zapytaniami.
  • Identyfikowanie dużych zapytań zużywających dużą ilość zasobów systemowych.
  • Zidentyfikuj użytkowników/aplikacje z największą liczbą zapytań.

W poniższej tabeli opisano kolumny przechowywane w tabeli EventhouseQueryLogs :

Nazwa kolumny Typ Opis
CacheColdHitsBytes długi Ilość zimnych danych magazynu, które były dostępne dla zapytania w zimnej pamięci podręcznej z powodu wstępnego pobierania danych.
CacheColdMissesBytes długi Ilość zimnych danych magazynu, które nie były dostępne dla zapytania w zimnej pamięci podręcznej.
CacheHotHitsBytes długi Ilość danych, które były dostępne dla zapytania w gorącej pamięci podręcznej. Ilość danych przechowywanych w gorącej pamięci podręcznej jest definiowana przez zasady buforowania bazy danych lub tabeli.
CacheHotMissesBytes długi Ilość danych, które nie były dostępne dla zapytania w gorącej pamięci podręcznej.
Identyfikator pojemności ciąg Identyfikator pojemności sieci szkieletowej.
ComponentFault ciąg W przypadku błędu zapytania składnik, w którym wystąpił błąd. Prawidłowe wartości: Server i Client. Jeśli zestaw wyników zapytania jest zbyt duży, wartość to Client. Jeśli wystąpił błąd wewnętrzny, wartość to Server.
CorrelationId ciąg Identyfikator korelacji zapytania. Wartość może zawierać składniki innych elementów uczestniczących w zapytaniu, takie jak semantyczny model raportu uruchamiającego zapytanie.
Procesor CpuTimeMs długi Łączny czas procesora CPU (ms) używany przez zapytanie.
CustomerTenantId ciąg Identyfikator dzierżawy klienta.
Identyfikator bazy danych ciąg Unikatowy identyfikator bazy danych.
DatabaseName ciąg Nazwa bazy danych.
DurationMs długi Czas trwania zapytania (ms).
ExtentsMaxScannedTime data/godzina Maksymalny czas skanowania danych.
ExtentsMinScannedTime data/godzina Minimalny czas skanowania danych.
FailureReason ciąg Przyczyna niepowodzenia zapytania.
Tożsamość dynamiczna Tożsamość użytkownika lub aplikacji, która uruchomiła zapytanie.
ItemId ciąg Identyfikator elementu Eventhouse sieci szkieletowej.
ItemKind ciąg Typ elementu sieci szkieletowej. Prawidłowe wartości: Eventhouse.
Nazwa_produktu ciąg Nazwa elementu Eventhouse sieci szkieletowej.
Poziom ciąg Nie dotyczy.
MemoryPeakBytes długi Szczytowe użycie pamięci zapytania.
OperationEndTime data/godzina Godzina zakończenia operacji (UTC).
Identyfikator operacji ciąg Unikatowy identyfikator dziennika zapytań.
OperationStartTime data/godzina Godzina rozpoczęcia operacji (UTC).
Tekst zapytania ciąg Tekst zapytania.
Region (Region) ciąg Region, w którym znajduje się baza danych KQL sieci szkieletowej.
ResultTableCount int Liczba tabel używanych przez zapytanie.
ResultTableStatistics ciąg Szczegółowe statystyki tabel używanych przez zapytanie.
ScannedExtentsCount długi Liczba zakresów skanowanych przez zapytanie. Duża liczba może wskazywać przyczynę problemu z opóźnieniem zapytania.
ScannedRowsCount długi Liczba wierszy skanowanych przez zapytanie. Duża liczba może wskazywać przyczynę problemu z opóźnieniem zapytania.
SourceApplication ciąg Nazwa aplikacji źródłowej, która uruchomiła zapytanie.
Stan ciąg Stan ukończenia zapytania.
Sygnatura czasowa data/godzina Godzina wygenerowania zdarzenia (UTC).
TotalExtentsCount długi Całkowita liczba zakresów w zestawie wyników.
TotalRowsCount długi Całkowita liczba wierszy w zestawie wyników.
WorkspaceId ciąg Identyfikator obszaru roboczego.
WorkspaceMonitoringTableName ciąg Nazwa tabeli monitorowania obszaru roboczego. Prawidłowe wartości: EventhouseQueryLogs.
Nazwa obszaru roboczego ciąg Nazwa obszaru roboczego.

Przykładowe zapytania

Przykładowe zapytania można znaleźć w repozytorium GitHub fabric-samples .

Szablony

Możesz eksplorować i wizualizować logi za pomocą wbudowanych szablonów Real-Time dashboardów, korzystając z przewodnika Visualize Workspace Monitoring .